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基于协同过滤技术的个性化旅游推荐系统开题报告.docx

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基于协同过滤技术的个性化旅游推荐系统开题报告.docx

上传人:niuww 2024/4/27 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于协同过滤技术的个性化旅游推荐系统开题报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于协同过滤技术的个性化旅游推荐系统开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于协同过滤技术的个性化旅游推荐系统开题报告一、选题背景随着旅游业的发展,越来越多的人开始重视旅游的体验性和个性化,针对旅游业中的个性化推荐问题,基于协同过滤技术的个性化旅游推荐系统具有很好的应用前景。相较于传统推荐系统,基于协同过滤技术的推荐系统能够充分挖掘用户偏好,提供更为准确和个性化的推荐服务,同时也能大大提高企业的服务质量和用户满意度。目前,基于协同过滤技术的个性化旅游推荐系统已经被广泛运用于旅游业,但是在实际应用中也存在不少问题,如数据稀疏性、大量冷启动问题、用户偏好变化等等,因此如何有效解决这些问题,提高个性化推荐系统的精准度和可信度,是本文研究的重要课题所在。二、研究目的本文旨在研究如何基于协同过滤技术提升个性化旅游推荐系统的精准度和可信度,主要包括以下几个方面:,梳理旅游推荐系统的技术路线和发展历程。,探究其优点和不足之处。、大量冷启动问题、用户偏好变化等问题,提出相应的解决方案。,通过实验验证所提出的解决方案的有效性。三、研究内容和研究方法本文主要分为三个部分:文献综述、问题解决方案、系统设计与实现。:基于对相关期刊、学术论文和技术资料的阅读,总结归纳目前个性化推荐系统的发展现状和趋势,分析协同过滤技术的原理和应用以及其在个性化推荐系统中的优缺点。:首先对个性化推荐系统中的数据稀疏性、大量冷启动问题、用户偏好变化等问题进行分析,然后提出相应的解决方案,如基于社交网络的信息获取方式、混合推荐算法以及基于用户行为数据的实时分类算法等。:基于协同过滤技术构建一个个性化旅游推荐系统原型,采用Java语言开发,数据库采用MySQL。通过以用户历史行为为基础的数据处理和算法实现,为用户提供高精准度的个性化旅游推荐服务。四、预期成果及意义本文的预期成果是建立一个高效、准确且具有可扩展性的基于协同过滤技术的个性化旅游推荐系统原型。并通过实验数据验证提出的解决方案的有效性。本文将解决旅游推荐系统中的实际问题,提高个性化推荐系统的精确度和可靠性,从而为旅游业的发展提供有力支持和保障。此外,本文对协同过滤技术在个性化推荐系统中的应用提供了一定的参考价值,对相关学术研究也有一定的参考意义。